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役職が「課長」

の受講生の学び

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生成AIは使いこなせる？ 生成AIは作業の効率を劇的に向上させるツールです。しかし、高品質な成果物を得るためには、正確かつ詳細なプロンプトが不可欠であり、その仕上がりは利用者自身の力量に大きく依存します。生成AIは万能ではなく、出力された結果を人間が最終的にチェックし、内容や形式の確認を行った上で責任を持つ必要があります。結局のところ、ツールを使いこなすためには自分のスキル向上が求められます。 議事録は効率良？ 議事録作成にも生成AIを活用してみたいと考えています。現在、会議や勉強会の記録をほとんど作成していないため、AIを利用して効率的かつ正確な議事録を作成できる可能性に期待しています。また、翻訳機能を活用することで、これまで言語の壁のために取り扱いを避けていた海外の文献や資料の大筋を理解し、情報を取り入れることも視野に入れています。ただし、和訳結果の検証が十分に行えないため、引用は避け、大まかな内容の理解に留める方針です。

数字の見方は本当か？ 数字をただ見るのではなく、視覚化やグラフ化することで、より多角的な意味を見出すことができると実感しました。また、MECEの基本的な考え方についても理解が深まり、モレやダブりを意識することの重要性を学びました。「本当にそうか？」と問いかけるプロセスが、短絡的な結論を避ける上で大切だと考えます。 疾患領域はどう選ぶ？ 新規薬剤や新たな事業領域の開発を考える際、まずは対象となる疾患領域を絞り込む必要があります。さらに、その絞り込んだ後のポピュレーションや、疾患の重篤度、患者数、事業性、競合環境など、さまざまな切り口からニーズの有無を検証することが求められます。 課題分解は的確か？ また、課題をどのように分解し、分解が適切に行われているかを意識することも重要です。一人で考え込むのではなく、メンバー間で様々な視点を共有し、切り口のアイデアやモレ・ダブりの有無を話し合いながら進めていくことが効果的だと感じました。

複数仮説はどう考える？ 今回の学びとして、まず仮説は一つに固執せず複数考えることの重要性を実感しました。複数の仮説を検討することで、偏った視点を修正し、より確度の高い判断が可能になると理解しました。また、仮説立案の際にフレームワークを活用することで、網羅的な視点から仮説を立てることができ、さらに仮説に対する反論を排除する観点も意識するようになりました。 DX進展の理由は何？ これらの学びを踏まえ、病院やクリニックのDX推進において見られる、デジタル化やソフトウェア導入の進展が遅い理由について、様々な要因を考慮しつつ、学んだ仮説検証のマインドを活かして問題解決を図りたいと考えています。そのため、まず病院やクリニックの中で特にDXが進んでいる事例を分析し、進んでいる顧客の特性や地域性を、今回学んだフレームワークの切り口（３C：市場・顧客、競合、自社、及び４P：製品、価格、場所、プロモーション）を用いて仮説を立て、分析を進める予定です。

読まれる文章の秘訣は？ 相手に伝えたいことがある場合、何よりも大切なのは読んでもらうことです。そのためには、伝えたい内容がはっきりしている目的意識と、読み手を意識した文章作りが求められます。 目的は何でしょうか？ 文章を作成する際、まずは伝えたい目的を明確にし、読み手がどんな情報を求めているかを理解することが重要です。また、内容が具体的でしっかりしているかどうかも評価のポイントとなります。たとえ良い内容であっても、読んでもらえなければ意味がありません。 魅力的な表現はどう？ 求人広告など、数多くの情報が溢れる中では、まず目に留まる魅力的なキャッチーな表現が必要です。文章全体で何を伝えたいのかという目的を意識し、読み手にしっかりと届く工夫を惜しまないことが求められます。 メールも工夫できる？ さらに、たとえメールであっても「送れば読んでもらえる」という当たり前の感覚に頼らず、常に読んでもらえる文章を目指すべきです。

どのように視点を広げる？ 原因把握に向けたプロセス分解アプローチを実践する中で、思考が自分の経験や得意分野に偏らないよう注意する大切さを再認識しました。問題点を細分化することで、より客観的に状況を捉えることができ、解決への糸口が見えやすくなります。 なぜ協働が必要？ また、解決策を見出す際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を明確にして絞り込むプロセスが重要であると学びました。一人で考える限界を感じるため、今後は周囲のメンバーとの協働を心がけるとともに、知識インプットを継続して思考の幅を広げていきたいと思います。 数値でどう検証する？ さらに、売上好不調の要因分析やチャネル戦略、商品育成プランの立案においては、プロセスの分解が偏らないように注意し、可能な限り定量化できる指標を視覚化する手法を重視しています。数値以外の情報から仮説を立てる訓練も、意思決定における根拠の強化につながると感じ、今後の課題と捉えています。

問いを立てる意義は？ 今回の演習では、まず問いを立てることの重要性を再確認しました。複数の演習を通じ、イシューを明確にすることで分析がスムーズに進むことを実感しました。また、問いを残し共有することで、論点がぶれることなく目的に向かって議論を進められることにも気づかされました。 会議で問いは重要？ さらに、会議やミーティング、各種報告などさまざまな場面において、クリティカルシンキングが有効であると感じました。行動に移す前には、一度立ち返って問いを立て、論点や目的、すなわちゴールを明確にすることを最優先にする考え方が大切だと思います。 担当業務、問いはどう？ 自身の担当業務においても、まずは問いを立てることから始め、問いを残す・共有するというサイクルを実践していきたいと考えています。その際には、自分の思考の偏りを認識し、メンバーから多くの情報を引き出しながら、より多角的な視点で問いを構築していくことを意識していきます。

クリティカルシンキングって？ クリティカルシンキングの必要性とその基本姿勢について改めて確認しました。業務においては、新しいアイデアの着想に加え、コミュニケーションの円滑化に寄与する効果があることを理解しました。基本姿勢としては、常に目的を意識することが重要です。 説得と意思決定は？ 特に、説得や意思決定の場面でこの効果をうまく発揮したいと考えています。説得においては、相手や状況、内容によって異なるため、理屈だけでは通じないこともありますが、理屈を成り立たせることは重要です。意思決定では特に理屈が重視されるため、業務において活用していきたいと思います。 目的意識はどうする？ 常に目的を意識し、なぜそのような結果になるのかを問い続けます。結果を得た際には、短期的な視点と長期的な視点を持ち、観点を変えても結論が変わらないかを確認します。このような方法で、論理の破綻や欠陥がないかを確認しながら意思決定を行いたいと考えています。

問いの役割は何だろう？ モノゴトを考える際は、具体的な問いと抽象的な問い、また原因と打ち手の問いの役割を明確にすることが大切だと感じました。現代の変化が激しい環境では、問いを共有しながら問い続けることが重要です。さらに、自分自身や他人の思考のクセに気づき、さまざまな人と意見交換をすることで、視野、視座、視点の幅が広がると実感しています。 クリティカル・シンキングで未来を見る？ 現在、営業のプレイングマネージャーとして自ら成果を上げつつ、チーム全体の成果の最大化に努めています。顧客や市場の理解、営業戦略の立案、再現性のある営業チームの構築、そしてメンバーの悩みの解決において、クリティカル・シンキングを積極的に活用したいと考えています。これまで個人の経験に依存してきた部分を、今後はクリティカル・シンキングのアプローチを取り入れることで、営業の在り方やチームの目指すべき方向性について、より体系的に検討していけると期待しています。

感覚からの転換は？ 6週間の学びを通じて、これまで感覚や経験に頼っていた判断を、フレームワークや数字を用いて構造的に整理する重要性を実感しました。バリューチェーン分析や資源配分、規模の経済性といった理論は、経営層だけのものではなく、日常の実務判断にも十分応用できる思考法であると理解できたことは、大きな収穫です。 業務の優先順位は？ 一方、日々の業務においては、限られた時間と情報の中で「すべてに対応しなければならない」という意識が働き、結果として対応の優先順位が曖昧になってしまうことが課題であると感じています。 実践への挑戦は？ 今後は、学んだフレームワークを活用して、対応策を検討する際には影響範囲やリスクの大きさ、必要なリソースを整理するとともに、注力すべきポイントを明確にすることを意識したいと思います。また、定量的な視点を取り入れることで、対応の優先順位や判断理由を関係者に分かりやすく説明できるよう努めていきます。

PLから価値はどう見える？ どのような価値提供を目指すか、またはどのように利益を生み出す仕組みを構築するかによって、損益計算書（PL）の構成が大きく異なることがわかりました。異なる業界のPLを比較する意義や、同一業界内で自社と他社のPLを比べる意義についても理解が深まり、各ビジネスが大切にしているコンセプトがPLの構成から読み取れることを学びました。 地域の未来は何になる？ 過疎地域の人口減少対策に取り組む行政職員として、地域産業や雇用の維持は重要な課題です。事業承継の問題点など、事業者の皆様と共通の言語で話し合えるようになることを目指しています。目指すべき価値提供が異なればPLの姿も変わるため、単に損益計算書を見て判断するのではなく、どのような価値の提供を志向しているのかを伝えられるようになることが必要です。そのためにも、県内企業の決算資料を通じて、現在のPLがどのような価値提供を反映しているのかを読み解いていく所存です。

ＡＢテストの活用法は？ 原因を探るツールとしてご紹介いただいたＡＢテストについて、既に知識はあったものの、問題解決プロセスにおける位置づけと合わせて理解できたことで、具体的な利用シーンがイメージしやすくなりました。体系的に整理することは、自身で活用する際や他者に説明する際にも有効だと感じています。 業務検討テンプレートは？ 業務に取り入れるためには、具体的な状況を想定し、各パターンごとに検討方法のテンプレートを構築しておく必要があると実感しました。こうしたテンプレートを整備することで、検討に着手するスピードが速まり、業務の効率化にもつながると考えています。 どの要素が影響する？ たとえば、よくあるデータ分析の依頼を想定し、受注額に影響を与える要素を洗い出して、その関連性を検証するパターンをいくつか作成しようと思います。これにより、関係性の強い要素から受注額を予測する、といった検討がよりスムーズに進むと期待しています。

仮説とは何だろう？ ビジネスにおける仮説とは、ある論点に対する仮の答えのことを指します。仮説には「結果の仮説」と「問題解決の仮説」があり、その内容は過去、現在、未来の時間軸に沿って変わっていきます。 データ収集はどうする？ 仮説を立てる際は、偏りなくデータを集めることが重要です。反論が予想される項目についても、対応できるデータを用意することで、仮説全体の説得力が向上します。 仮説展開の鍵は？ 業務においては、まず結果の仮説を立て、その後で問題解決の仮説へと展開するケースが多いと感じます。普段は課題に対して直接問題解決の仮説を検討しがちですが、結果の仮説をしっかりと行うことで、問題解決の仮説を立てる際に抜け落ちがない視点で検証できることに気づきました。 収集可能性を確認？ また、どのようなデータが収集可能かという点は、今後のシステム更新においても重要な視点として意識していきたいと考えています。